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    優化案例:缺少整體規劃導致DB性能問題

    來源:懂視網 責編:小采 時間:2020-11-09 15:09:23
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    優化案例:缺少整體規劃導致DB性能問題

    優化案例:缺少整體規劃導致DB性能問題:最近幾天對客戶的一個核心數據庫進行了優化,將資源消耗較高的SQL優化完成之后,物理讀和邏輯讀總量得到了降低??蛻舴答亙灮笮阅苡刑嵘匀辉谀承┕ぷ魅盏臉I務高峰時段存在性能問題。 我們通過將性能不佳的業務高峰時段(即問題時段)與性能正常的業務
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    導讀優化案例:缺少整體規劃導致DB性能問題:最近幾天對客戶的一個核心數據庫進行了優化,將資源消耗較高的SQL優化完成之后,物理讀和邏輯讀總量得到了降低。客戶反饋優化后性能有提升,但仍然在某些工作日的業務高峰時段存在性能問題。 我們通過將性能不佳的業務高峰時段(即問題時段)與性能正常的業務

    最近幾天對客戶的一個核心數據庫進行了優化,將資源消耗較高的SQL優化完成之后,物理讀和邏輯讀總量得到了降低??蛻舴答亙灮笮阅苡刑嵘?,但仍然在某些工作日的業務高峰時段存在性能問題。 我們通過將性能不佳的業務高峰時段(即問題時段)與性能正常的業務

    最近幾天對客戶的一個核心數據庫進行了優化,將資源消耗較高的SQL優化完成之后,物理讀和邏輯讀總量得到了降低。客戶反饋優化后性能有提升,但仍然在某些工作日的業務高峰時段存在性能問題。
    我們通過將性能不佳的業務高峰時段(即問題時段)與性能正常的業務高峰時段(即基線時段)的性能數據進行了對比,發現了一些問題:

    基線時段為2014-1-15日上午8:00-上午9:00,此時段TPS(每秒事務量)為:46T/s,該時段的總DB Time為:626.2 (mins)

    問題時段為2014-1-20日上午8:00-上午9:00,此時段TPS為:47T/s(僅比基線時段多1T/s,可認為兩者業務量相當),該時段的總DB Time為2361.4 (mins)

    同樣均為1小時的取樣時間段,問題段的總DB Time是基線的近4倍,而通過對比兩者的性能視圖,發現問題時段的單次IO延遲非常高,如下:
    Event Waits Time(s) Avg wait (ms) % DB time Wait Class
    DB CPU 2,082 55.42
    db file sequential read 62,140 774 12 20.61 User I/O
    direct path read 177,440 575 3 15.31 User I/O
    log file sync 17,486 145 8 3.86 Commit
    gc cr block 2-way 98,519 30 0 0.80 Cluster

    基線時段單次序列讀延時為12ms,單次直接讀延時為3ms,單次redolog寫延時為8ms,

    Event Waits Time(s) Avg wait (ms) % DB time Wait Class
    direct path read 180,200 4,643 26 32.77 User I/O
    db file sequential read 55,483 2,286 41 16.13 User I/O
    DB CPU 1,917 13.53
    gc buffer busy acquire 5,513 1,474 267 10.40 Cluster
    log file sync 17,541 1,298 74 9.16 Commit

    而問題時段單次序列讀延時為41ms,單次直接讀延時為26ms,單次redolog寫延時為74ms
    (Oracle文檔中建議的單次IO正常延時應為0-20ms,否則需升級硬件),
    即相比基線時段,在業務量不變的情況下,問題時段的IO效率下降非常明顯,懷疑是存儲層面的同一個RAID組中有其他業務系統有可能恰好在問題時段有大量的IO操作,
    導致我們正在優化的系統的IO延遲較大。跟客戶的存儲人員確認發現確實如此,存儲人員并沒有結合數據庫對存儲做出合理規劃,僅僅從容量管理上對自己工作的方便性出發,劃分并分配LUN。由此導致性能問題,我想這種問題在很多企業都是存在的,跨部門之間的溝通不暢導致沒有從整體上的規劃出現,最終出現問題由DB買單。

    因此建議客戶進行存儲改善:
    1.將這種關鍵系統在存儲層面與其他系統隔離,避免互相影響IO;
    2.有預算的情況下升級存儲。

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    優化案例:缺少整體規劃導致DB性能問題:最近幾天對客戶的一個核心數據庫進行了優化,將資源消耗較高的SQL優化完成之后,物理讀和邏輯讀總量得到了降低??蛻舴答亙灮笮阅苡刑嵘?,但仍然在某些工作日的業務高峰時段存在性能問題。 我們通過將性能不佳的業務高峰時段(即問題時段)與性能正常的業務
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